디지털 트윈의 확장되는 지평: 산업 혁신과 혁신 지원
디지털 트윈은 물리적 객체, 프로세스 또는 서비스의 디지털 표현입니다. 디지털 트윈은 제트 엔진과 같은 물리적 세계의 객체 또는 건물과 같이 더 큰 항목의 디지털 사본이 될 수 있습니다. 물리적 자산뿐만 아니라 디지털 트윈 기술을 사용하여 프로세스를 복제하여 데이터가 어떻게 수행될지 예측하기 위해 데이터를 수집할 수 있습니다. 본질적으로 디지털 트윈은 실제 세계의 데이터를 사용하여 프로세스 또는 제품의 동작을 시뮬레이션하는 컴퓨터 프로그램입니다.
모델링: 인공지능(AI)과 자산의 운영 데이터를 사용하여 정확하게 복사하는 물리적 자산의 작업에 대한 가상 뷰를 재현합니다. 디지털 트윈은 현실 세계의 가치와 디지털 세계의 관리 기능 간의 인터페이스입니다.
모니터링: 실제 상황 자체가 모든 것의 가장 좋은 표현입니다.
예측: 예측 단계의 목표는 가능한 기회를 식별하고 시정 조치를 조기에 시작하는 것입니다.
최적화: 운영을 보다 효율적으로 만들기 위해
다양한 유형의 디지털 트윈:
디지털 트윈 시장 동향:
다음은 산업에서 중요한 역할을 할 수 있는 몇 가지 시장 동향입니다.
자산 최적화는 디지털 트윈 기술을 통해 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 더 많은 기업이 디지털 트윈을 채택함에 따라 산업 사물 인터넷(IIoT), 시맨틱 기술, 증강 현실 및 인공 지능(AI)을 포함한 새로운 기술이 디지털 트윈 연구에 사용되고 있습니다. 이것은 새로운 기술 발전의 시작이 될 수 있습니다. 사물 인터넷(Iot의 디지털 트윈)과 클라우드 배포 플랫폼의 증가 추세로 인해 디지털 트윈에 대한 수요는 향후 몇 년 동안 건전한 속도로 증가할 것으로 예상됩니다.
디지털 트윈의 미래:
기존 운영 모델은 분명히 큰 변화를 겪고 있습니다. 투자 부문은 자산, 기계, 시설 및 프로세스에 대한 통합된 물리적 및 디지털 그림이 필요한 중요한 디지털 혁명을 겪고 있습니다. 디지털 트윈은 이러한 변화에서 중요한 역할을 합니다. 디지털 트윈은 점점 더 많은 일반 지능과 함께 사용되기 때문에 거의 무한한 미래를 가지고 있습니다. 디지털 트윈은 항상 새로운 지식과 재능을 습득하고 있기 때문에 제품을 개선하고 생산성을 향상시키는 데 필요한 통찰력을 계속 제공할 수 있습니다. 비즈니스를 위한 이러한 지식은 빠른 제품 제공, 더 높은 품질의 데이터, 더 빠른 개발 등을 의미합니다. NLP (자연어 처리), 객체 시각 인식, 음향 분석 및 신호 처리를 포함한 기타 고급 기술은 디지털 트윈 모델링과 결합될 때 인간의 직관을 뛰어 넘습니다.
결론:
오늘날 사회에서 기술은 거의 믿을 수 없을 정도로 빠른 속도로 발전하고 있습니다. 자동화된 기능은 인공 지능의 결과로 크게 발전하고 있습니다. 기술 발전은 자산 최적화 분야에서 우리가 예상하는 것보다 더 빨리 발생하고 있습니다. 기술이 기업 프로세스에서 더욱 두드러지게 나타나면서 더 많은 부문에서 디지털 트윈 기술을 사용하고 있습니다. 건설, 석유 및 광물 개발, 전력 생산, 제조, 항공 우주, 의료 및 소매는 점점 더 많은 이점을 얻고 있는 산업 중 일부에 불과합니다.
작성자: Sakshi Gupta